Abstrak — Sistem Informasi Manajemen (SIM) Magang MyITS StudentConnect  adalah  suatu  platform  yang  dibuat  untuk memenuhi  kebutuhan  penyebaran  informasi  magang  dalam lingkungan  mahasiswa  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember (ITS). Dalam perkembangannya, diperlukan suatu sistem yang efektif  dan  efisien  untuk  pengisian  informasi  lowongan  yang akan diunggah oleh pihak Pengembangan Kewirausahaan dan Karir  (PK2)  dalam  lingkungan  ITS.  Oleh  karena  itu,  suatu sistem  autofill  (sistem  pengisian  otomatis)  dirasa  perlu  untuk dapat  meningkatkan  efisiensi  dalam  pengisian  lowongan magang.  Sistem  ini  bekerja  dengan  cara  memindai  dokumen lowongan  magang  yang  diunggah  dan  mengisikan  informasi yang  didapat  dari  dokumen  lowongan  tersebut  dalam  format lowongan  yang  sesuai  dengan  modul  SIM  Magang  myITS Student  Connect.Untuk  melakukan  ekstraksi  informasi  dari dokumen  yang  diunggah,  dilakukan  pemindaian  data  teks menggunakan  teknik  Optical  Character  Recognition  (OCR). Lalu,  untuk  klasifikasi,  digunakan  metode  Named-Entity Recognition (NER), yang merupakan salah satu metode Natural Language Processing yang dapat mengklasifikasikan informasi berdasarkan  entitasnya.  Hasil  ekstraksi  informasi  tersebut kemudian  dimasukkan  ke  dalam  kolom-kolom  form  yang tersedia  sesuai  dengan  format  modul  Magang  myITS StudentConnect.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat meningkatkan  kinerja  dan  efisiensi  SIM  Magang  dalam melakukan  pendistribusian  informasi  terkait  magang  yang tersedia untuk kalangan mahasiswa-mahasiswa ITS. Dilakukan pengamatan performa terhadap ketepatan analisa NER dengan menggunakan  data  latih  berupa  poster  lowongan  magang sebanyak  24  buah.  Setelah  itu,  didapatkan  hasil  berupa optimizer  Adam  dengan  epochs  sebanyak  1000  yang  dapat bekerja  dengan  performa  paling  baik  dengan  nilai  precision 0.53023, recall 0.56755, dan f1-score 0.54565.

## Kata  Kunci—Named  Entity  Recognition,  Natural  Language
Processing,  Optical  Character  Recognition,  Sistem  Pengisian Otomatis.

## I. PENDAHULUAN
AAT  ini,  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember  (ITS) Surabaya tengah merancang suatu platform yang disebut sebagai modul Sistem Informasi Manajemen (SIM) Magang MyITS  StudentConnect.  Nantinya,  modul  ini  akan  dapat digunakan mahasiswa untuk mencari lowongan magang yang disediakan oleh berbagai perusahaan.
Saat  melakukan  input  lowongan  magang,  tentunya  akan dirasa  kurang  efektif  dan  efisien  apabila  dilakukan  secara manual  dan  satu  persatu,  mengingat  setiap  perusahaan  atau pembuka  lowongan  magang  memiliki  format  yang  berbeda
dalam  pemberian  dokumen  yang  berisikan  lowongan magang. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem yang dapat memindai  dokumen-dokumen  tersebut  dan  menjabarkan isinya ke dalam format lowongan yang sesuai dengan modul SIM Magang MyITS StudentConnect.
Mengacu pada penelitian sebelumnya yang telah dilakukan oleh Perera, Dehmer, dan Emmert-Streib [1], Named-Entity Recognition  (NER)  dapat  digunakan  untuk  pemindaian otomatis melalui teks yang tidak terstruktur untuk mendeteksi entitas,  yang  digunakan  untuk  normalisasi  dan  klasifikasi dalam beberapa kategori.
Ekstraksi Informasi pada Dokumen Teks Menggunakan Metode Named-Entity Recognition untuk Sistem Autoful Formulir Lowongan SIM Magang MyITS StudentConnect
Kevin Christian Hadinata, Dini Adni Navastara dan Hadziq Fabroyir Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : dini_navastara@if.its.ac.id
S
Gambar 1.  Contoh Data Latih.
Gambar 2.  Contoh Data Tes.
Berdasar  dari  penelitian  tersebut,  dilakukan  pemindaian dokumen  berupa  poster  lowongan  yang  diunggah  oleh pengguna. Setelah itu, dilakukan ekstraksi informasi dengan NER untuk memisahkan informasi yang penting berdasarkan entitasnya dan dimasukkan ke dalam kolom-kolom form yang tersedia  sesuai  dengan  format  modul  Magang  MyITS StudentConnect.
Karena  perlu  untuk  menyesuaikan  hasil  klasifikasi  data lowongan  sesuai  dengan  kolom-kolom  yang  terdapat  pada formulir  lowongan  magang,  dipilihlah  metode  NER  untuk pemecahan  masalah  tersebut.  Metode  NER  dipilih  karena model  dapat  dilatih  menggunakan  kategori-kategori  yang diinginkan  oleh  pengguna,  sehingga  pengklasifikasian  data teks dapat berjalan dengan lebih akurat dan sesuai kebutuhan.
Pengisian  data  otomatis  atau  sistem  autofill  umumnya dirancang  dengan  menyimpan  informasi  personal  dari pengguna  dan  merancang  suatu  profil  untuk  pengisian otomatis  pada  formulir  berikutnya.  Beberapa  aplikasi  ini memiliki  keterbatasan,  seperti  inisiasi  profil  awal  secara
manual  atau  tidak  berlakunya  autofill  pada  salah  satu  situs saat digunakan pada situs lainnya [2].
Untuk  mengatasi  keterbatasan  tersebut,  autofill  yang dilakukan oleh situs MyITS StudentConnect didapatkan dari hasil pengunggahan dokumen dan pemindaian dengan NER, sehingga  autofill  dapat  dikhususkan  untuk  keperluan pengunggahan lowongan magang.
Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menghasilkan sistem konversi dokumen dan autofill informasi dalam format SIM  Magang  ITS  yang  dapat  meningkatkan  kinerja  dan efisiensi  SIM  Magang  dalam  melakukan  pendistribusian informasi  terkait  magang  yang  tersedia  dan  dapat  dilamar oleh mahasiswa-mahasiswa ITS.
Gambar 3. Contoh Hasil Praproses Gambar.
Gambar 4. Contoh Deteksi Tulisan pada Gambar.
Tabel 1. Daftar Label Label Kategori JUD Nama/Judul Magang DED Batas Pengumpulan Lamaran SEM Batas Awal Semester POS Posisi yang Ditawarkan
DEP Departemen yang Dapat Mendaftar Tabel 2. Contoh Pelabelan Manual Kata Label PROGRAM B-JUD MAGANG I-JUD MAHASISWA I-JUD BERSERTIFIKAT I-JUD 2021 I-JUD TEKNIK B-DEP INFORMATIKA I-DEP PROGRAMMER B-DEP HUBUNGAN B-DEP MASYARAKAT I-DEP JURNALISTIK B-DEP MANAJEMEN B-DEP KOMUNIKASI I-DEP ILMU B-DEP KOMUNIKASI I-DEP DESAIN B-DEP KOMUNIKASI I-DEP
VISUAL I-DEP
Gambar 5. Contoh Hasil OCR.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Pengumpulan Dataset
Data yang digunakan sebagai input data latih pada sistem yang  dibuat  merupakan  poster-poster  lowongan  magang, terutama  lowongan  yang  dapat  dilamar  oleh  mahasiswa. Proses pengumpulan data didapat dari pihak PK2 ITS sebagai distributor  layanan  magang  di  lingkungan  ITS  dan pengumpulan  gambar  manual  melalui  Google  Images, dengan kata kunci, "lowongan magang mahasiswa", "poster magang", dan "magang mahasiswa". Berdasarkan proses ini, didapatkan  30  jumlah  poster  lowongan  magang  yang nantinya  akan  dibagi  menjadi  24  data  train  dan  6  data test.Contoh data train dan data test dapat dilihat pada Gambar 1 dan Gambar 2.

## B. Praproses Gambar
Praproses  gambar  dilakukan  dengan  merubah  nilai contrast dan mengubah gambar yang diunggah menjadi hitam dan  putih.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengurangi noise pada
gambar berupa background atau obyek-obyek lain yang dapat mempengaruhi  proses Optical  Character  Recognition (OCR). Gambar 3 akan menunjukkan contoh hasil praproses dari Gambar 1.

## C. Optical Character Recognition
Gambar  yang  telah  dipraproses  pada  bagian  sebelumnya akan  dipindai  menggunakan library EasyOCR.  Pemindaian gambar ini akan menghasilkan beberapa bounding box yang berisi  teks  hasil Optical  Character  Recognition .  Hasil  dari proses OCR dapat dilihat pada Gambar 4 dan Gambar 5.

## D. Pelabelan Manual
Penandaan  per  kata  secara  manual  dilakukan  dengan memperhatikan  beberapa  kategori  yang  dibutuhkan  untuk tiap field pada form lowongan magang. Setiap kata ditandai menggunakan BIO-Tagging sehingga membentuk frasa yang dapat dikenali oleh sistem sebagai kategori tertentu. Kategori yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  2  merupakan  contoh  untuk  pelabelan  manual  pada hasil OCR yang didapatkan pada Gambar 5. Semua kata yang
Gambar 6. Diagram Alir Proses Penggunaan Sistem.
Gambar 7. Halaman Pembuatan Lowongan Magang.
Gambar 8. Proses Pengunggahan Poster.
Gambar 9. Halaman Setelah Pengunggahan.
tergolong  dalam  kategori  Tabel  1  akan  diberikan  label  "B" atau  "I"  beserta  kategorinya.  Sementara  itu,  kata-kata  lain yang tidak termasuk dalam Tabel 2 akan diberi label "O".

## E. Pelatihan Model
Data yang sudah disiapkan melalui pelabelan manual akan dilatih  untuk  membuat  model  yang  digunakan  saat  proses named-entity  recognition (NER). Named-entity  recognition (NER) adalah komponen utama dari ekstraksi informasi yang melabeli  data  input  dengan  kategori-kategori  sesuai  dengan data  training.  Ibaratnya, named-entity  recognition di  sini berfungsi  untuk  melanjutkan  Manual  BIO-Tagging  yang dibuat  pada  inputan  data  teks  yang  belum  dilabeli  untuk menghasilkan  keluaran  berupa  sekumpulan  teks  yang  telah dikategorikan.
Dalam  proses  model fitting ,  digunakan  juga pre-trained vector yang  didapat  dari  Wikipedia  dengan  bahasa  terkait. Pre-trained vector ini dapat diunduh secara langsung melalui situs FastText , Bagian inilah yang menjadi proses pembuatan word embeddings .
Untuk  dapat  melakukan named-entity  recognition ,  data latih  yang  telah  dilakukan  manual  BIO-tagging,  bersamaan dengan hasil word embeddings , akan di-fit ke dalam model. Model  tersebut  dibuat  dengan optimizer dan  pengulangan (epochs) tertentu untuk menghasilkan model yang bagus dan siap pakai.

## F. Pemasangan Situs SIM Magang
Setelah program autofill telah dibuat, langkah berikutnya adalah  pemasangan  pada  situs  MyITS  StudentConnect. Prosesnya dapat dilihat pada Gambar 6.
Alur  yang  tertera  pada  Gambar  6  dimulai  dari  pengguna diminta  untuk  mengakses  akun  MyITS  terlebih  dahulu melalui  situs my.its.ac.id .  Setelah  itu,  pengguna  dapat mengakses  menu  MyITS  StudentConnect  pada  salah  satu pilihan  menu  yang  tersedia  pada dashboard .Pada  bagian menu  navigasi,  pengguna  dapat  mengakses sub-menu Magang  dan  halaman  pembuatan  lowongan  magang.  Dari sana,  akan  muncul  tombol  untuk  mengunggah  poster  dan poster  yang  telah  diunggah  akan  secara  otomatis  terproses oleh  sistem  dan  melakukan  pengisian  secara  otomatis  pada formulir lowongan yang tersedia.
Pada  praktik  ini,  tentunya  hanya  pengguna  dengan role tertentu  yang  dapat  melakukan  akses  terhadap  halaman lowongan magang, contohnya admin PK2. Admin PK2 akan dapat  mengecek  kembali  isian  otomatis  yang  telah dimasukkan oleh sistem dan mengisikan bagian-bagian yang masih kurang lengkap apabila diperlukan.
Nantinya,  pengguna  berupa  admin  PK2  akan  dapat memasukkan  lowongan  magang  pada  SIM  Magang  MyITS StudentConnect dan mengunggah poster lowongan magang. Halaman situs akan tampak seperti pada Gambar 7 dan 8.
Dalam kasus ini, dicoba untuk menggunakan pengunggahan  contoh  data  tes  (Gambar  1)  pada  sistem. Sistem  akan  melakukan  proses  pemindaian  gambar  dan melakukan  klasifikasi  pada  teks  yang  ditemukan  pada gambar.  Hasil  klasifikasi  tersebut  akan  di- append satu
Tabel 3. Contoh Pelabelan Manual Parameter Keterangan Nilai img Input image img paragraph Menggabungkan hasil dalam bentuk paragraf
false min_size Menghilangkan bounding box dengan ukuran pixel < nilai 0 slope_ths Nilai maksimal kemiringan (Δy/ Δx) untuk digabungkan menjadi
satu bounding box . 0.2 ycenter_ths
Nilai maksimal pergeseran pada sumbu y. Area yang ukurannya > nilai, tidak akan digabung menjadi satu bounding box. 0.7
contrast_ths
Bounding box dengan nilai contrast < nilai parameter akan diatur contrast -nya melalui parameter adjust_contrast ( float ,
default=0.5).
0
height_ths Nilai maksimal perbedaan pada tinggi bounding box . Apabila dua bounding box bersebelahan dan tingginya melebih nilai, maka
kedua bounding box tersebut tidak akan dijadikan satu. 0.6
decoder
Pemilihan metode decode beamsearch
beamWidth Jumlah beam yang digunakan ketika menggunakan decoder . 10
Tabel 4. Hasil Uji Coba Praproses
Metode yang Diujikan Hasil Cosine Similarity Enhance Contrast dengan Nilai Faktor 4 0.7459 Enhance Contrast dengan Nilai Faktor 7 0.7821 Enhance Contrast dengan Nilai Faktor 10 0.766 Adaptive Mean Thresholding 0.3144 Adaptive Gaussian Thresholding 0.3319 Otsu's Thresholding 0.7588
Tabel 5. Contoh Pengujian Label Dataset Dengan Deskripsi Tanpa Deskripsi ketentuan B- DES ketentuan O sebagai I-DES sebagai O berikut I-DES berikut O 1. I-DES 1. O Mahasiswa I-DES Mahasiswa O angkatan I-DES angkatan O 2018/2019/2020 I-DES 2018/2019/2020 O 2. I-DES 2. O Memiliki I-DES Memiliki O kemampuan I-DES kemampuan O videografi, I-DES videografi, O
audio, I-DES audio, O fotografi, I-DES fotografi, O editing, I-DES editing, O copywriting, I-DES copywriting, O dan I-DES dan O ilustrasi; I-DES ilustrasi; O Tabel 6. Hasil Pengujian Label Dataset Dengan Deskripsi Tanpa Deskripsi Precision 0.46835 0.6 Recall 0.55224 0.52174 F1-Score 0.50685 0.55814 Tabel 7. Hasil Pengujian Label Dataset RMSProp Adam Adadelta 150 0.57143 0.48649 0.2439 300 0.5 0.53333 0.48148 600 0.59259 0.55814 0.39216 1000 0.5 0.60465 0.45614
persatu  berdasarkan  kolom  pada  formulir  lowongan  yang
sesuai.  Tampilan  halaman  yang  telah  diisikan  dapat  dilihat pada Gambar 9.

## III. UJI COBA DAN ANALISA

## A. Uji Coba Praproses Dataset
Uji coba praproses dataset dilakukan melalui penggantian cara gambar diolah sebelum dimasukkan pada proses optical character  recognition (OCR).  Proses  ini  akan  digunakan untuk  membersihkan noise pada dataset yang  akan  diolah dalam OCR, sehingga penting untuk diujicobakan.
Uji  coba  dilakukan  menggunakan  beberapa  variasi praproses dengan variasi sebagai berikut:
1. Metode Enhance Contrast dengan Nilai Faktor 4
2. Metode Enhance Contrast dengan Nilai Faktor 7
3. Metode Enhance Contrast dengan Nilai Faktor 10
4. Metode Adaptive Mean Thresholding
5. Metode Adaptive Gaussian Thresholding
6. Metode Otsu's Thresholding
Otsu's  Thresholding  bersifat  dinamis  dan  dapat  secara otomatis mengomputasi nilai threshold paling optimal untuk gambar  yang  diujikan.  Sehingga,  berapapun  nilai threshold yang dimasukkan ke dalam parameternya, hasilnya akan tetap sama.
6  metode  uji  coba  ini  diujikan  melalui  proses Optical
Character Recognition dengan parameter seperti pada Tabel 3  pada  6  gambar  data test ,  diambil  nilai  vektornya menggunakan  TF-IDF  Vectorizer  dengan  membandingkan string hasil OCR dengan string yang benar, dan dikeluarkan nilai cosine similarity -nya.
Pemilihan  parameter  yang  digunakan  untuk  proses pembuatan bounding  box oleh  EasyOCR  dianggap  tidak terlalu  signifikan  pada  hasil  atau  performa  aplikasi.  Hal  ini dikarenakan  data  hasil  pembacaan  yang  nantinya  akan dipisah per kata, bukan per kalimat atau per frasa.
Selanjutnya, urutan pemindaian kata dalam proses ini juga tidak  mengganggu  kinerja  sistem.  Proses  pelabelan  manual nantinya  dapat  membuat  tiap  kata  tergolongkan  secara manual  dan  pada  proses  klasifikasi  teks  dan input pada formulir magang juga akan di- append per kata.
Sementara itu, nilai contrast_ths pada parameter bounding box sengaja diisi dengan nilai 0 karena gambar input sudah melalui  praproses  perubahan contrast terlebih  dahulu sebelum dipindai menggunakan EasyOCR.
Percobaan pada tiap data tes memberikan hasil seperti pada Tabel 4 untuk rata-rata hasil pada tiap metode yang diujikan. Maka  dari  itu,  akan  digunakan  metode  praproses  gambar dengan metode enhance contrast dengan nilai faktor sebesar 7.
Gambar 10. Grafik F1-Score Uji Coba Model.
Gambar 11. Contoh Data Tes yang Diujikan.
Gambar 12. Hasil Pengunggahan Data Tes.

## B. Uji Coba Pelabelan Dataset
Untuk  menguji  coba  pelabelan dataset digunakan  2 skenario yang mempengaruhi hasil akhir pembuatan sistem, yaitu  diikutkannya  label  DES  (Deskripsi)  atau  tidak  pada sistem named-entity  recognition .  Pelabelan  data  DES (Deskripsi)  ini  dilakukan  pada  keseluruhan dataset .  Contoh perbedaannya dapat dilihat pada tabel 5.
Dilakukan  juga  perubahan  terhadap  keseluruhan  dataset, baik data train maupun data test dengan total 30 jumlah data teks.  Masing-masing  disesuaikan  dengan  label-label  yang digunakan  untuk  keperluan  pelabelan  manual  seperti  yang tertera pada Tabel 1.
Setelah  dilakukan data  fitting dengan  menggunakan optimizer Adam  dan epochs =600,  model  diujikan  terhadap data  tes  dengan  syarat  yang  sama  (model  dengan  deskripsi diujikan  dengan  data  tes  dengan  deskripsi,  model  tanpa deskripsi diujikan dengan data tes tanpa deskripsi).
Epochs sebanyak  600  dipilih  sebagai  titik  tengah  jumlah pelatihan,  tujuannya  agar training tidak  selesai  terlalu  awal sehingga menimbulkan underfitting dan  tidak dilatih  terlalu banyak sehingga menimbulkan overfitting .
Metode pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil NER untuk masing-masing model dengan data tes asli untuk memvalidasi, menghasilkan F1-score sesuai dengan Tabel 6. Nilai pada tabel 6 tersebut diperoleh dari model yang dilatih menggunakan 24 data training terhadap 6 data testing . Maka  dari  itu,  akan  digunakan dataset yang  tidak menyertakan  label  deskripsi.  Hal  ini  dianalisa  akibat  data yang  memiliki  deskripsi  akan  menghasilkan  model  dengan klasifikasi  yang  terlalu  umum  sehingga  menimbulkan bias kepada  kategori  deskripsi  yang  kontennya  dapat  mencakup kategori-kategori lain.

## C. Uji Coba Pembuatan Model
Untuk  menguji  coba  metode  pembuatan  model,  perlu diteliti nilai akhir kesesuaian model dengan data tes. Untuk keperluan  pengujian  digunakan  beberapa  variabel  sebagai berikut:
1. Variabel Bebas: Jumlah epoch saat pelatihan model (150, 300,  600,  1000)  dan  jenis  metode  optimisasi  (Adam, RMSProp, dan Adadelta).
2. Variabel Terikat: Hasil F1-score terhadap data tes asli.
3. Variabel  Kontrol:  Data  latih  tanpa  deskripsi  (mengacu pada  subbab  sebelumnya),  data  tes,  parameter  lain  pada pembuatan model, dan lingkungan uji coba.
Untuk  perhitungan  skor  pada  pengujian  ini,  digunakan metode  yang  sama  dengan  subbab  sebelumnya,  yaitu membandingkan  data  tes  hasil  NER  dan  data  tes  hasil pelabelan secara manual.
Pengujian  dilakukan  menggunakan  model  yang  telah dilatih dari 24 data train , lalu diujikan  terhadap 6 data test . Didapatkan  hasil  berupa F1-Score pada  Gambar  10  dengan detail hasil pada Tabel 7.
Maka  dari  itu,  akan  digunakan optimizer berupa  Adam tanpa  menyertakan  label  deskripsi. Epochs yang  digunakan untuk melatih model berjumlah 1000, memungkinkan untuk melakukan training dengan epochs yang lebih besar, namun harus didukung dengan banyaknya data latih juga agar tidak terjadi overfitting pada  model.  Detail  perhitungan  skor optimizer Adam dengan parameter sesuai dengan variabel uji coba dapat dilihat pada Tabel 8.
Optimizer  Adam  merupakan  algoritma  optimisasi  yang merupakan  perkembangan  dari  stochastic  gradient  descent klasik yang dapat memperbarui weight antar jaringan secara iteratif  berdasarkan  data  latih.  Dalam  praktiknya,  Adam menggunakan  momentum  dan scaling ,  yang  merupakan keunggulan  dari  RMSProp  dan  SGD  dengan  Momentum. Adam dirancang untuk bentuk masalah dengan gradien yang sangat berantakan [3].

## D. Uji Coba Kinerja Autofill pada Sistem
Setelah dilakukan pelatihan pada model dan diaplikasikan pada  situs,  perlu  ada  pengujian  terhadap  jalannya autofill pada sistem. Oleh karena itu, dilakukan pengunggahan 6 data test untuk  mengetes  keseluruhan  program,  apakah  sudah dapat  berjalan  dengan  baik  atau  tidak.  Salah  satu  gambar yang diujikan terlihat pada Gambar 11 sebagai salah satu dari 6 data tes.
Pada Gambar 12,  terlihat bahwa field yang diisikan pada formulir lowongan magang cukup akurat. Pada kolom judul magang,  "Program  Magang  Bersertifikat"  lebih  dipilih ketimbang  "Designer  Internship  Program"  dikarenakan hubungan  data  latih  yang  lebih  kuat  untuk  kata  "Program", "Magang",  dan  "Bersertifikat",  dibandingkan  "Designer", "Internship", dan "Program".
Di  sisi  lain,  kata  "Designer"  terindikasi  sebagai Posisi Ditawarkan dan  memang  "designer"  juga  dianggap  sebagai posisi  yang  dicari  pada  lowongan  magang  tersebut.  Setelah itu,  pemindaian  "Desain  Komunikasi  Visual"  juga  dengan akurat  tergolongkan  sebagai Departemen yang  dapat melamar pada lowongan tersebut.
Permasalahan  yang  terindikasi  muncul  dari  pengujian unggah data tes  terlihat pada Gambar  13. Pada Gambar 13, sistem  membaca  kata  "BERSERTIFIKATU"  daripada
Gambar 13. Kesalahan Pengisian Akibat Desain Poster.
Tabel 8. Hasil Scoring Optimizer Adam Precision Recall F1-Score 150 0.45 0.52941 0.48649 300 0.48 0.6 0.53333 600 0.6 0.52174 0.55814 1000 0.59091 0.61905 0.60465 Mean 0.53023 0.56755 0.54565
"BERSERTIFIKAT".  Hal  ini  diakibatkan  kesalahan  pada desain  poster  awal,  dimana  terdapat  ilustrasi  yang  terlalu dekat  dengan  tulisan  dan  menyerupai  abjad  "U"  sehingga terindikasi sebagai satu kesatuan frasa. Munculnya masalah tersebut  juga  ditambah  dengan  pewarnaan  putih  yang digunakan untuk ilustrasi, menyebabkan pre-processing pada gambar tidak dapat menghilangkan ilustrasi tersebut.

## E. Analisa Uji Coba
Pada  sub  bab  analisa  uji  coba,  akan  dibahas  mengenai kesimpulan dari performa uji coba yang dilakukan.
1. Kesalahan  pada  analisa  saat  NER  dijalankan  terjadi dikarenakan  lemahnya  model.  Model  dapat  diperbaiki dengan membuat data latih yang lebih banyak dan lebih bervariasi.
2. Penggunaan  data  latih  tanpa  mengikutsertakan  deskripsi dapat  mencapai  hasil  yang  lebih  baik  karena  sifat deskripsi yang terlalu umum dan dapat menimbulkan bias saat dijadikan data latih.
3. Penggunaan metode pembuatan yang paling baik adalah dengan  menggunakan  Adam  dengan  epochs  sejumlah 1000.
4. Kesalahan  atau error dalam  jalannya  sistem  dapat dikarenakan kesesuaian desain poster (peletakkan objek, warna, dan sebagainya) dan lemahnya model.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  pengerjaan  penelitian  ini  setelah  melalui  tahap perancangan  aplikasi,  implementasi  metode,  serta  uji  coba, diperoleh  kesimpulan  sebagai  berikut:  (1)Praproses  gambar
dapat dilakukan dengan menggunakan pengubahan contrast dan  perubahan  ke  dalam  bentuk grayscale .  Berdasarkan pengujian,  hasil  terbaik  diperoleh  dengan  menggunakan metode enhance contrast dengan nilai faktor 7, memiliki nilai cosine  similarity sebanyak  0.7821  setelah  diujikan  pada  6 data  tes.  (2)Pengenalan  entitas  menggunakan named-entity recognition menghasilkan performa yang cukup baik didasari dengan F1-Score sebesar  0.60465  untuk epochs sebanyak 1000,  meskipun  memiliki  data  latih  yang  relatif sedikit.(3)Penggunaan optimizer Adam saat membuat model dapat  menimbulkan  hasil  yang  cukup  baik,  yaitu  rata-rata 0.54565 dari penggunaan epochs 150, 300, 600, dan 1000. Adapun  saran  yang  diberikan  untuk  pengembangan penelitian selanjutnya, yaitu;(1)Memasukkan cara melakukan  perbaikan  citra  setelah  di- compress agar size gambar  saat  diolah  lebih  kecil  namun  tidak  merusak  hasil OCR.(2)Penambahan dataset yang  lebih  bervariasi  untuk pembuatan  model  NER  sehingga  dapat  menghasilkan keluaran hasil yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  Perera,  M.  Dehmer,  and  F.  Emmert-Streib,  “Named  Entity recognition  and  relation  detection  for  biomedical  information extraction,” Front.  Cell  Dev.  Biol. ,  vol.  8,  pp.  1–126,  2020,  doi: 10.3389/fcell.2020.00673.
[2]  S. Wang, Y. Zou, I. Keivanloo, B. Upahyaya, and J. Ng, “An intelligent framework for auto-filling web forms from different web applications,” Int. J. Bus. Process Integr. Manag. , vol. 8, no. 1, pp. 2–16, 2017, doi: 10.1504/IJBPIM.2017.082747.
[3]  J. L. B. Diederik P. Kingma, “A Method for Stochastic Optimization,” in International Conference on Learning Representations , San Diego 2015, pp. 1–15.